数据分享|R语言用Keras长短期记忆LSTM神经网络分类分析问答文本数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26709 介绍 本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。 软件包 library(tidyverse) #导入、清理、可视化 library...
【视频】从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例|数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）。 决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点的任何输入特征拆分数据，生成两个或多个分支作为输出。这个迭代过程增加了生成的分支的数量并对原始数据进行了分区。这种情况一...
数据分享|R语言用主成分分析（PCA）PCR回归进行预测汽车购买信息可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26672 在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。 出于说明目的，我们将对一个数据集进行分析，该数据集包含有关在 3 个不同价格组内进行的汽车购买信息以及影响其购买决定的一组特征（查看文末了解数据获取方式）。 首先，我们将导入数据集并探索其结构。 ...
数据分享|R语言生存分析模型因果分析：非参数估计、IP加权风险模型、结构嵌套加速失效(AFT)模型分析流行病学随访研究数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26632 理解世界，我们可以从相关性的角度去描述，统计，机器学习，很多问题都是从相关的角度去描述的。我们去构建一个模型，不管是统计机器学习模型，还是深度学习模型，本质上是构建一个复杂映射。从特征到标签的一个映射，这个映射是有用的，但不完全有用。 因果分析 ...
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492 介绍 此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用 Box-J...
R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25957 介绍 当您处理金融时间序列时，我们通常可以获得相对高频的观察结果。例如，每天进行观察是很常见的。事实上，现在可以获得每小时、分钟、秒甚至毫秒的观测值。 使用的包 ...
数据分享|R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344 信贷数据集（查看文末了解数据获取方式），其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的20条信息。 下面的代码可以用来确定申请人是否有信用，以及他（或她）是否对贷款人有良好的信用风险。有几种方法被应用到数据上，帮助做出这种判断。在这个案例中，我们将看一下这些方法。 请注意，本例可能需要进...
R语言关联规则模型(Apriori算法)挖掘杂货店的交易数据与交互可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22732 关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中，我将解释如何在R中提取关联规则。 关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。 数据...
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-3
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-2 https://developer.aliyun.com/article/1489390 VaR预测 该 ugarchroll 方法允许执行的模型/数据集组合的滚动估计和预测。它返回计算预测密度的任何所需度量所需的分布预测参数。我...
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-2
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据-1 https://developer.aliyun.com/article/1489389 GARCH 实现 尽管残差的 ACF 和 PACF 没有显着滞后，但残差的时间序列图显示出一些集群波动。重要的是要记住，ARIMA 是一种对...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。